基于虚拟仪器的信号发生器系统设计

介绍了一种基于AD9852的多路高频信号发生器,通过CAN总线将各个信号发生模块连接到上位机,由上位机控制各个模块产生高频信号。     

基于GIS的甘南高原积温资源空间插值分析

将气象台站的海拔和经纬度位置作为影响积温空间分布的因子,采用回归分析方法建立空间插值模型,对甘南高原0℃年积温进行空间插值分析,年积温资源分布图。研究表明,在甘南高原区域尺度上,积温资源的分布主要受海拔影响,积温与海拔之间关系以二次回归模型精度最好;全区包含了从寒冷到温暖共4个热量带,积温资源量总体偏低,其中0℃年积温小于1300℃的高寒带占有主要地位。     

HD水电站库岸大型斜坡变形体成因机制及稳定性评价

近年来,受水库蓄水及降雨等因素影响,造成大量水电站库岸边坡变形加剧,一旦失稳极可能对电站的正常运行造成极大危害。本文选取距HD水电站坝址约6 km,方量约353万立方米的库岸边坡变形体作为研究对象,通过综合采用野外地质精细调查、室内试验、三维数值模拟和理论分析等方法对该变形体的稳定性及成因机制进行深入研究。结果表明：该岸坡变形体基岩以玄武岩、凝灰岩为主,覆盖层总体较薄,主要为碎石土,变形体的持续发育由多因素耦合作用引起;当暴雨或水库蓄水时,变形体有效应力减小,位移量增加,滑面剪应变增量增加且贯通性更好;三维数值模拟结果显示,在天然、暴雨、低蓄水位(1586 m)和高蓄水位(1691 m)工况下的最大变形量分别为33.9 cm、56.2 cm、79.5和88.6 cm;该变形体的发育过程可分为两个阶段,分别是天然情况下的稳定阶段和暴雨或水库蓄水后的加速变形阶段,暴雨和库水位上升是促进该变形体持续变形的主要原因。     

实景三维模型缺陷修复关键技术

为了有效提高实景三维模型反映各类型地理要素的准确度和精细度以充分支撑实景三维中国建设工作,本文首先将当前无人机倾斜摄影三维重建后的三维模型中存在的模型缺陷系统性分为四大类型,并分析其产生的原因。随后,本文针对性地提出了三种关键技术：一是基于连通性和欧氏距离聚类的交互式悬浮物去除,利用图割理论和随机一致性抽样算法识别和删除悬浮物;二是基于图割理论的水面半自动整平,在利用Grabcut算法提取水面区域的同时为其赋予统一高程以实现水面的平整;三是基于深度网络模型的水体纹理inpainting填充,利用卷积神经网络和深度对抗训练以获得水体纹理的特征和结构从而实现水体缺失纹理的修复。最后,本文利用湖北省宜昌市的实际生产数据进行了修复实验,实验结果表明本文提出的各项关键技术能够有效修复三维模型缺陷,从而使实景三维模型具备更精细的地理实体和地理景观还原度。     

高地应力水平岩层隧道滞后型岩爆时空倾向性机制分析

浙江杭温水平岩层隧道内滞后型岩爆频发,但目前对于其孕育机理和时空倾向性研究不足。故采用有限差分软件,通过地应力测试和统计现场岩爆资料的方法,研究分析滞后型岩爆时空特征机制。结果表明:(1)滞后型岩爆具有明显的时空倾向性特征。近70%的滞后型岩爆时间上发生在该区开挖6～30 d,空间上滞后于掌子面30～100 m之间;且多发生中等岩爆,岩爆等级及可能性随时空变化呈现倒“V”形趋势。(2)硬岩在高地应力环境中具有明显的延性与时效变形特征;在卸荷条件下,应力释放率的逐渐增加是诱发滞后型岩爆的最主要因素。(3)开挖一定距离后,隧道周边不同位置处都出现应变能突变,且保持较高的应变能密度,易发生等级较高的岩爆。上述结果为以后预测滞后型岩爆和施加相应支护措施提供了依据。     

基于参数化建模方法的复合式盾构机刀盘力学性能分析与结构优化

刀盘是盾构机的核心部件之一,合理的刀盘结构设计是安全高效掘进的基础。为了快速高效建立刀盘有限元模型并分析其力学性能,采用基于APDL（ANSYS parametric design language）命令流开发的参数化建模方法,建立了某型号复合式盾构机刀盘的数字模型。对刀盘施加极限工况下的推力和扭矩,通过静力学分析得到了刀盘的应力分布和变形分布,确定了最大应力和最大变形位置,校核了刀盘的静强度和静刚度。进一步以刀盘总质量为优化目标,以刀盘强度和刚度为约束条件建立了基于参数化建模的刀盘结构优化方法,提出了刀盘结构优化流程。通过参数敏感性分析确定了刀盘优化参数,探究相关参数对刀盘强度和刚度的影响。对复合式盾构机刀盘的关键参数进行优化。结果表明：优化后刀盘的最大应力降低了12%,最大变形降低了20%,质量减轻了119 kg。因此,基于参数化建模的优化方法可以提供刀盘的强度与刚度,并同时降低刀盘质量。研究成果可为后续多目标刀盘结构优化提供参考。     

基于节点分类的区域货流分布预测方法

为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点（origin-destination, OD）对进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明：改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。     

加速型 IGV 对高负荷轴流风扇性能影响研究

目的 为了进一步提升小型高负荷轴流风扇在微小空间的高通流及高负荷能力,提出一种加速型进口导叶(IGV)结构设计方案。方法 采用三维设计软件Pro/E设计不同加速型IGV,通过数值模拟方法研究其对风扇不同流量系数下的压力系数、全压效率以及流道损失的影响。结果 采用加速型IGV使得风扇流道内通流能力增强,叶片尾缘气流延缓分离,下游流动更加均匀;随着进口气流加速程度的提高,设计工况点全压效率基本呈单调递增的趋势;相比无加速IGV风扇,当IGV加速程度为1.1、1.2时,在设计工况点,风扇压力系数提升百分比为1.61%,1.24%,效率分别提升了3.49%,5.05%;IGV的加速程度从1.0增至1.5时,风扇效率提高6.69%。结论 在小型高负荷轴流风扇中,加速型IGV与无加速IGV相比,加速型IGV对风扇压力系数以及效率的提升具有更优的效果,并且IGV加速程度也并非越大越好,当加速程度为1.1、1.2时风性能表现最优,为小型高负荷轴流风扇的研究提供相关设计参考。     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。